# 創業失敗後我才懂:眼界決定天花板,我為什麼每天追蹤全球AI資訊

我還記得創業失敗那段時間的感受。不是因為產品不好、不是因為技術不行,而是坐在台灣辦公室裡,我們一直在和自己玩。後來才明白,我們根本不知道世界在幹什麼。

那次失敗其實給了我一個很狠的一巴掌。當時我在想,為什麼同樣的想法,美國已經有人做出來了?為什麼我們總是慢半拍?答案很簡單:因為我們的眼界卡在台灣。市場小、資訊晚、決策也慢。當全球創業者都在衝的時候,我們還在看去年的新聞。

▋ 出國工作改變了我的視角

後來我出國工作了一段時間。這段經歷改變了我對「資訊」的理解。我才發現,其實我們缺的根本不是聰明才智,缺的就是「第一線的資訊」。差一天拿到資訊和晚兩個禮拜拿到資訊,在創業的世界裡可能就是生死之差。

在國外的日子,我開始習慣每天刷Twitter、看最新的Hacker News、追蹤業界的關鍵人物。那時候我才真正體會到,資訊戰其實就在發生——那些走在前面的人,就是因為他們比別人早知道一些東西。而我之前根本沒意識到這一點。

▋ 決定做一個「資訊轉運站」

所以才有了現在的頻道。與其每個人都像我一樣累死累活地四處尋找資訊,不如我來幫大家把全球最前沿的東西篩一遍、整理一遍、傳下去。

這個頻道的邏輯很簡單:Twitter上每天都有最新的AI趨勢和產業動態,我會盯著;YouTube上那些國際大咖的最新教學和案例分享,我會挑出精華給你們;然後加上我自己這些年試過的AI工具經驗和踩過的坑。這樣一來,大家就不用像我當年那樣,花一年時間才明白的東西,你們可能三個月就吸收到了。

說白了,我就是在幫大家「減少資訊的獲取成本」。

▋ 為什麼要這樣做

老實說,這也是為了我自己。AI相關的資訊實在太爆炸了。每天新工具、新模型、新應用層出不窮,你根本追不完。如果沒有一個系統的方式去篩選和整理,最後的結果就是淹沒在資訊海裡,什麼都看但什麼都沒記住。

所以我一直在試著建造一套流程——不是要我花更多時間,反而是要用更聰明的方式,確保吸收到的都是真正有價值的資訊。這套流程對我有用,對你們應該也有用。

我希望創業的人、想跟上時代的人,都可以在這邊每天吸收到最新、最豐富、最實用的東西。不是為了看起來很厲害,而是真的能用上。

▋ 不止於資訊,還有更多可能

但坦白講,光分享資訊還不夠。資訊終究只是資訊,真正的價值在於做點什麼。所以這個頻道的另一層目的,是我想和大家一起,基於這些資訊去開發真正有用的SaaS服務。

我不是想開一個資訊聚合網站就完了。我想的是,當我們都吸收到同一套資訊、看到同樣的機會之後,我們能不能一起把想法變成產品?那才是真正的價值。

所以我們現在做的,只是第一步。未來可能會看到一些新的工具、新的服務從這裡誕生。

▋ 邀請你們一起參與

如果你有什麼建議,或者有想看到的資訊方向,真的很歡迎說出來。我不是想一個人決定頻道的走向,這應該是大家一起共同創造的東西。

也許你想看更多的案例分享?也許你想深入某個特定的AI領域?也許你根本有更好的想法?都歡迎。我們可以一起在這邊成長,一起發現機會,甚至一起把機會變成生意。

這不只是一個資訊頻道,更像是一個面向全球、但根植於台灣的創業者社群。我們一起看世界,然後一起做點什麼。

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Claude推出「Skills」功能,AI工作流的下一個革命!別再重複下指令了

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Anthropic 近期為其 AI 模型 Claude 推出了名為「Skills」的革命性功能,這不僅僅是一次小更新,而是從根本上改變我們設計 AI 工作流程與智能代理(AI agents)的遊戲規則。許多人對 Skills、MCP(Meta-level Control Protocol,元級控制協議)和 Projects 之間的關係感到困惑,甚至誤以為 Skills 只是為了修復 MCP 的問題。事實上,這是一個巨大的誤解。本文將深度解析 Claude Skills 的真正潛力,並透過實戰教學,展示如何立即應用這項功能,打造專屬於你的高效 AI 助理。 簡單來說,你可以將 Claude Skills 理解為「可重複使用的指令手冊」。它教導 Claude 如何按照你的特定要求、

By andy
Claude Skills 實戰教學:如何打造永不犯錯的「數位員工」,徹底終結 AI 的胡言亂語!

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AI 總是不聽話、給出的答案亂七八糟?你可能用錯方法了!在這場深度訪談中,AI 專家 Amir 揭示了 Anthropic 最新推出的殺手級功能——Claude Skills,並現場展示如何將其打造成一個個「數位員工」,解決 AI 最令人頭痛的不可靠問題。本文將帶你深入了解 Skills 與傳統的專案 (Projects) 和子代理 (Sub-agents) 有何天壤之別,並透過三個實戰案例,教你如何打造出能精準執行重複性任務、永不犯錯的 AI 助手。 在深入 Skills 之前,我們必須先理解過去的作法有哪些瓶頸。 首先是 專案 (Projects),這像是為團隊打造的共享工作區,你可以設定系統指令、提供相關文件作為「記憶」,並連接外部工具。這對於協作很有幫助,但問題在於你必須不斷手動更新背景資料,而且當資料過於龐雜時,會出現「脈絡腐爛」(Context Rot) 的問題。

By andy
別再碰AI了!高手學自動化,為何堅持從最無聊的基本功開始?

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AI自動化專家 Nate Herk 在最新的分享中,拋出了一個顛覆許多人認知的觀點:如果你想精通 n8n 這類自動化工具,最錯誤的起點就是直接跳進去打造酷炫的 AI 代理人(AI Agents)。他坦言,自己初學時也犯了同樣的錯,只想著「盡快做出 AI」,卻忽略了最關鍵的核心。如果時間能倒流,他會採取截然不同的學習路徑。這篇文章將深度解析 Nate Herk 提出的反直覺學習藍圖,告訴你為何掌握「無聊」的工作流程,才是通往真正強大 AI 自動化的唯一道路。 大多數初學者都急於打造 AI 代理人,因為它們看起來很酷,是網路上的熱門話題。但 Nate Herk 警告:「這就像還不會走路就想學跑。」他強調,如果你不了解工作流程的運作原理,你永遠無法建立出穩定可靠的 AI 代理人。 他將自動化分為三個層次: 1. 工作流程 (Workflows)

By andy

好的,這是一篇根據你的口述內容和風格要求,改寫而成的繁體中文長文,適合發布在 Facebook 或 Blog。 --- 我如何用 Google NotebookLM,將1小時的混亂發言,變成1張秒懂的資訊圖表

【我如何用 Google NotebookLM,將1小時的混亂發言,變成1張秒懂的資訊圖表】 老實說,我一直在找一個能完美解決「輸入、整理、輸出」的 AI 工具。市面上的工具很多,輸入不成問題,整理摘要也做得不錯,但到了「輸出」這一步,總覺得少了點什麼。大多工具給你的,就是一堆文字、一串重點,乾巴巴的,很難讓人一眼就抓住精髓。 直到我最近用到了 Google 的 NotebookLM,才真的有種「就是這個了!」的感覺。它在輸出的環節,特別是視覺呈現上,是我目前看過最驚豔的,沒有之一。 你有沒有過這種感覺?開了一場長達一小時的會議,或是跟客戶、朋友聊了半天,腦袋裡的東西像一團打結的毛線,跳躍又發散。你想把這些內容整理給別人看,卻發現光是條列式重點,根本無法傳達當下的思緒脈絡。對方看了半天,還是抓不到你真正想講的主線是什麼。 我就是這樣。我的思緒常常很跳 Tone,

By andy